33、机器学习模型优化与专业数据处理

机器学习模型优化与专业数据处理

1. 模型优化方法

1.1 提升算法原理

提升算法是一种将多个弱学习器组合成强学习器的技术。首先，第一个学习器 (l_1) 进行预测，预测结果记为 (\hat{y} 1)，即 (\hat{y}_1 = l_1)。然后计算其残差 (E_1 = y - v_1 \times \hat{y}_1)，其中 (v_1) 是一个收缩参数，用于避免过拟合。接着，用另一个学习器拟合残差，该学习器最小化函数 (\sum {i=1}^{N} ||y_i - L_{k - 1} - l_k||)（这里 (k = 2)），得到第二个模型 (l_2)，其预测结果为 (\hat{y}_2 = l_2)。之后更新残差 (E_2 = E_1 - v_2 \times \hat{y}_2)。重复这个残差拟合过程，直到添加另一个学习器 (l_k) 后得到的更新残差 (E_k) 小于一个预先定义的小阈值。最终得到一个加法模型 (L = v_1 \times l_1 + v_2 \times l_2 + \cdots + v_k \times l_K)，其中有 (k) 个弱学习器，但组合成了一个非常强的集成模型。

Schapire 和 Freund 发现，虽然在初始观测上训练的单个学习器单独预测时可能很弱，但提升所有学习器的集体能力有望生成一个不比提升集成中所有单个组成模型中最好的模型差的模型。通常，提升的结果比最好的单个模型要好得多。提升算法几乎可以用于所有模型，最常见的是应用于决策树。

1.2 随机森林

随机森林是一种专注于决策树学习器的提升方法。

1.2.1 训练随机森林